个人技术笔记

一些有用的文章链接

发布时间：2016-07-20  栏目：深度学习  评论：0 Comments

Deep Language Modeling for Question Answering using Keras 使用深度学习打造智能聊天机器人

Boosted Tree

发布时间：2016-07-14  栏目：机器学习  评论：0 Comments

作为一个非常有效的机器学习方法，Boosted Tree是数据挖掘和机器学习中最常用的算法之一。因为它效果好，对于输入要求不敏感，往往是从统计学家到数据科学家必备的工具之一，它同时也是kaggle比赛冠军选手最常用的工具。最后，因为它的效果好，...

Dynamic Regression Models

发布时间：2016-07-14  栏目：机器学习  评论：0 Comments

R语言教程

发布时间：2016-07-13  栏目：R  评论：0 Comments

参考：http://www.yiibai.com/r/r_basic_syntax.html

哈夫曼树

发布时间：2016-07-13  栏目：机器学习, 软件算法  评论：0 Comments

给定n个权值作为n的叶子结点，构造一棵二叉树，若带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。   基本术语 哈夫曼树（霍夫曼树）又称为最...

Maximum Spanning Tree

发布时间：2016-07-12  栏目：机器学习  评论：0 Comments

[转]交叉熵代价函数

发布时间：2016-07-12  栏目：深度学习  评论：0 Comments

本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲machine learning算法中用得很多的交叉熵代价函数。 1.从方差代价函数说起 代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoi...

【转】基于大规模语料的新词发现算法

发布时间：2016-07-09  栏目：自然语言处理  评论：0 Comments

对中文资料进行自然语言处理时，我们会遇到很多其他语言不会有的困难，例如分词——汉语的词与词之间没有空格，那计算机怎么才知道“已结婚的和尚未结婚的”究竟是“已／结婚／的／和／尚未／结婚／的”，还是“已／结婚／的／和尚／未／结婚／的”呢？ ...